链上数据分析助力比特币投资

嘉宾：Colin 自由交易员、链上数据研究者

录制时间：2025.2.15

在本期节目中,我们邀请到链上数据研究者Colin,深入探讨了比特币链上数据分析的价值、方法和应用。

Colin首先介绍了自己接触链上数据分析的契机。他表示,作为一名交易员,最主要的目标就是盈利,因此他会学习任何能帮助提升盈利能力的知识。他是在研究各个领域时无意中接触到链上数据分析的,并将其与量化交易相结合,开发出交易模型。

谈到链上数据分析的价值和原理,Colin指出比特币区块链的透明性是其最大优势。虽然无法知道具体地址背后是谁,但可以通过汇总所有地址来分析整体趋势和群体行为,比如筹码流向、盈亏状况等。这是传统金融市场做不到的。

在实践中,链上数据分析的主要难点包括:

1. 缺乏系统性的教学资源,需要自己摸索学习。

2. 指标之间相关性高,容易产生杂讯,需要筛选。

3. 比特币历史短,样本数量少,难以用归纳法得出可靠结论。

4. 需要用演绎法推理,并等待时间验证。

Colin重点关注的几个链上指标包括:

1. URPD(已实现价格分布):观察筹码分布和派发情况。

2. RUP(相对未实现收益):衡量市场整体盈利状况。

3. Cointime True Market Mean Price:考虑时间权重的链上均价指标。

对于当前比特币所处周期位置,Colin认为已具备顶部形成条件:

1. URPD显示低成本筹码大量派发。

2. RUP出现背离,说明低成本筹码离场。

3. 美股估值偏高,可能影响加密市场。

对于新手如何入门链上数据分析,Colin建议:

1. 从链上数据入手比技术分析更合适。

2. 研究每个指标的原理和计算方法。

3. 阅读Glassnode等平台的周报了解市况。

4. 关注原创者的解读,不要只看二手信息。

Colin还分享了自己的交易策略,除链上数据外还结合技术分析、宏观面和事件驱动策略。他的日常工作包括:

1. 关注美股开盘时段的加密市场。

2. 记录ETF净流入、市场情绪指标等数据。

3. 观察主要交易所间的溢价情况。

4. 根据技术分析进行盯盘和交易计划调整。

5. 经营社交媒体账号分享观点。

Colin强调,成功的交易需要系统性思考和持续学习,单一指标难以应对复杂多变的市场。